【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及钢板缺陷检测技术的，具体而言，涉及一种基于yolov5-bsn网络模型的钢板表面缺陷检测方法及装置。
技术介绍
1、钢板生产过程的瑕疵以及使用过程中的磨损，可能会使钢板表面产生缺陷从而引发事故，因此对于精度高、速度快的钢板表面缺陷检测方法的研究具有重要意义与实际价值。
2、传统的钢板表面缺陷检测方法包括人工检测、红外检测以及涡流检测等。
3、人工检测方法是指工人直接目视检测和触摸检测，简单易行，虽然能够快速发现明显的缺陷，但是对于尺寸较小的缺陷难以精确检测，并且检测精度较低。红外检测方法是一种非接触式的检测技术，利用红外热像仪或红外相机来检测钢板表面缺陷的方法。其受环境温度和湿度影响较大，难以在实际生产中应用，并且红外热像仪和红外相机等设备较为昂贵，需要投入较高的成本。涡流检测方法是一种基于涡流感应原理的钢板表面缺陷检测技术，能够进行全面性的检测，但是对于材料要求较高，设备较为复杂，并且对于表面形状不规则或者复杂的钢板产品的检测较为困难，同时花费的成本也较高。
4、针对上述问题，当...
【技术保护点】
1.一种基于yolov5-BSN网络模型的钢板表面缺陷检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述通过检测网络对所述融合数据进行缺陷检测之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述通过主干网络对所述钢板表面数据进行特征提取处理，以得到数据特征信息之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过颈部网络对所述数据特征信息进行特征融合处理，以得到融合数据包括：
5.一种基于yolov5-BSN网络模型的钢板表面缺陷检测装置，其特征在于，包
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【技术特征摘要】
1.一种基于yolov5-bsn网络模型的钢板表面缺陷检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述通过检测网络对所述融合数据进行缺陷检测之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述通过主干网络对所述钢板表面数据进行特征提取处理，以得到数据特征信息之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过颈部网络对所述数据特征信息进行特征融合处理，以得到融合数据包括：
5.一种基于yolov5-bsn网络模型的钢板表面缺陷检测装置，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：周鲜成，彭澳，车娟，谭平，周开军，李宇祺，
申请(专利权)人：湘江实验室，
类型：发明
国别省市：
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